这里P(X|~A)的含义是没有bug时pass所有测试的概率，显然P(X|~A)=1
而P(~A)=1-P(A)
进一步化简：
P(A│X)=(P(X│A)*P(A))/(1+P (X│A)*P(A)-P(A))
P(A│X)=(P(X│A))/(P (X│A)+1/(P(A))-1)
下面我们来尝试解读老鸟们是怎么拍脑袋的吧。
项目初期开发人员很容易犯错，且测试人员pass所有测试的概率较低，所以P(A)的概率比较大，而P(X|A)的概率较小。
通过上面的函数曲线可知，随着P(A)的增大，1/(P(A))-1在变小并趋近于0，这时候无论测试人员pass所有测试的概率有多大，P(A|X)总是趋近于1，因此，在项目的初期开发人员的编码质量决定了代码中存在bug的概率。
随着，代码中bug的不断修复P(A)的概率在降低，此时1/(P(A))-1在逐渐变大且趋于无穷，P(A|X)则逐渐变小，可以看出P(X|A)在整个过程中的影响是有限的，更大的影响是P(A)，即代码中存在bug的概率，同时还有一个不能忽略的因素是，必须保证随着bug的不断修复，不在产生新的bug，这两点来说都和开发人员的能力有关系。
因此，老鸟们的秘密就在这里，当遇到测试全部pass的时候，他们更关注这个东东是谁开发的，这个开发人员靠谱吗？不靠谱的话风险自然就高。
（如何衡量一个开发人员的能力呢？经验？百万行代码的bug率。。。）
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